Har*_*kar 4 python opencv machine-learning svm scikit-learn
我的项目是使用python,opencv和scikit-learn识别手写的泰米尔字符.
输入文件:手写的泰米尔字母图像.
输出文件:文本文件中的已识别字符.
这个项目的基本步骤是什么？我知道三个步骤,预处理,特征点提取和分类
但是,我不知道如何正确地进行这个项目？
怎么做预处理？
在哪里存储训练数据集图像？
如何在opencv中提取特征点？怎么实现这个？
请帮忙....
我正在开发手写阿拉伯字符识别和生成的同一个项目,但到目前为止我还没有使用opencv.因为在opencv中,您必须在图像上放置过滤器并处理该图像,并且每次都会获得相同大小的处理过的图像.但是在阿拉伯语中,每个角色都有很多变化,而opencv对于这个目的没有用处.
对于你的问题,我也有一些建议和帮助材料.在开始之前,你必须做很多关于字符识别和你想要的一切的研究.阅读Alex Graves的研究论文,他对字符识别和生成做了大量研究.它会帮助你很多.
我正在使用神经网络来达到这个目的.最初,它有点难以理解,但是当你理解这一点时,你会得到你想要的一切.Python也是非常好的语言.我有很多材料要学习神经网络以及如何训练你的数据集.我也有一些有用的链接,我在下面与您分享:
Alex Graves的个人资料:http://www.cs.toronto.edu/~graves/
神经网络理解:http://nikhilbuduma.com/2014/12/29/deep-learning-in-a-nutshell/ 视频:https://www.youtube.com/watch？v = q0pm3BrIUFo
Python中的神经网络代码:http://iamtrask.github.io/2015/07/12/basic-python-network/
希望它能帮到你.
谢谢
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